Keysight Technologies Inc. arbeitet an der neuen NVIDIA 6G Research Cloud Platform mit. Diese umfasst den NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin, ein offenes, flexibles und vernetztes Framework von Netzwerkemulationsressourcen, das Forschern eine umfassende Tool-Suite bietet, mit der sie neue Anpassungen der künstlichen Intelligenz (KI) für Radio Access Networks (RAN) entwickeln können. Die Erweiterung des Keysight-Portfolios an Netzwerkemulationslösungen ermöglicht es Forschern, neue Ansätze zur Optimierung des drahtlosen Kommunikationszugangs zu entwickeln und zu validieren, indem sie Keysights vollständige Palette an End-to-End-Netzwerkemulationsfunktionen nutzen. Die rasante Entwicklung der KI-Technologie findet zu einem Zeitpunkt statt, an dem die 6G-Forschung in ihrer Entstehungsphase schnell voranschreitet. Dies macht es wahrscheinlich, dass 6G die erste Generation der drahtlosen Kommunikation sein wird, die vollständig KI-nativ ist.

Die Validierung neuer KI-Algorithmen, die zur Steigerung der Netzwerkkapazität, der Geschwindigkeit und der Nutzungsarten optimiert wurden, erfordert die Emulation realistischer Netzwerkbedingungen in großem Maßstab. Tools, die jeden Teil eines drahtlosen Systems realistisch nachbilden, werden benötigt, um KI-Algorithmen zu trainieren, zu testen und zu verfeinern, bevor sie kommerziell genutzt werden können. Um 6G-Forscher bei der Entwicklung zukunftsfähiger KI-Algorithmen zu unterstützen, wird Keysight seine umfassende Sammlung von Netzwerkemulations- und Testlösungen, die das Netzwerk von Ende zu Ende abdecken, in die NVIDIA 6G Research Cloud einbringen.

Keysight erstellt Cloud-basierte Versionen dieser Lösungen und stellt sie auf der Forschungsplattform auf flexible und skalierbare Weise zur Verfügung. Dadurch erhalten 6G-Forscher über die NVIDIA 6G Research Cloud Zugang zu Keysight-Lösungen unter netzwerkrealistischen Bedingungen. Als Cloud-basierte Lösungen werden die Keysight Netzwerkemulationen nun auch einen schnelleren und besser skalierbaren Zugang zu NVIDIAs nahtlosem GPU-Beschleunigungsnetzwerk bieten.